That doesn’t prove we’ve solved the

That doesn’t prove we’ve solved the problem: we would have to put back all the other
intervening words, not just the one we wanted, and we would have to then rerun all the
test cases to make sure that adding the other words did not mess up any other result.
The second error happens because, although “sit” and “down” are common words (with
probability .003% and .04%, respectively), the product of their two probabilities is just
slightly less than the probability of “sitdown” by itself. However, the probability of the
two-word sequence “sit down,” according to the bigram counts, is about 100 times
greater. We can try to fix this problem by modeling bigrams; that is, considering the probability
of each word, given the previous word:

Kết quả (Việt) 1:

Mà không chứng minh chúng tôi đã giải quyết vấn đề: chúng tôi sẽ phải đưa trở lại tất cả các kháccan thiệp từ, không chỉ có một trong những, chúng tôi muốn, và chúng tôi đã có thể sau đó chạy lại tất cả cáctrường hợp kiểm tra để đảm bảo rằng việc thêm các từ khác đã làm không mess lên bất kỳ kết quả nào khác.Lỗi thứ hai xảy ra bởi vì, mặc dù "ngồi" và "xuống" là phổ biến từ (vớixác suất. 003% và. 04%, tương ứng), sản phẩm của các xác suất của hai là chỉmột chút ít hơn xác suất của "sitdown" của chính nó. Tuy nhiên, xác suất của các2-từ chuỗi "ngồi xuống," theo bigram đếm, là khoảng 100 lầnlớn hơn. Chúng tôi có thể cố gắng khắc phục vấn đề này bởi mô hình hóa bigrams; có nghĩa là, xem xét khả năngcủa mỗi từ, được đưa ra từ trước đó:

Kết quả (Việt) 2:

Điều đó không có chứng minh chúng tôi đã giải quyết vấn đề: chúng ta sẽ phải đặt lại tất cả các khác
từ can thiệp, không chỉ là những gì chúng tôi muốn, và chúng tôi sẽ phải sau đó chạy lại tất cả các
trường hợp thử nghiệm để đảm bảo rằng việc thêm các từ khác đã không mess lên bất kỳ kết quả khác.
Lỗi thứ hai xảy ra bởi vì, mặc dù "ngồi" và "xuống" là những từ phổ biến (với
xác suất 0,003% và 0,04%, tương ứng), các sản phẩm của hai xác suất của chúng chỉ là
hơi ít hơn xác suất của "sitdown" của chính nó. Tuy nhiên, xác suất của
chuỗi hai chữ "ngồi xuống," theo số đếm Bigram, là khoảng 100 lần
lớn hơn. Chúng tôi có thể cố gắng để khắc phục vấn đề này bằng cách mô hình bigrams; đó là, xem xét các khả năng
của mỗi từ, được đưa ra từ trước đó: